Вашему вниманию представлен обзор статьи AdderNet: действительно ли нам нужно умножение в глубоком обучении?, Ключевые моменты статьи:AdderNet, использующая сложение, в качестве выходного результата берет l1-меру стандартного отклонения между фильтрами и входным признаком.По сравнению с умножением сложение намного дешевле и снижает затраты на вычисления.Это статья CVPR 2020 года с более чем 20 упоминаниями в других источниках. (Sik-Ho Tsang @ Medium) Читать далее
У всех на слуху библейское изречение «отделять зерна от плевел» и его грубый аналог «отделять мух от котлет». В обычной жизни мы также сталкиваемся с необходимостью разделять схожие предметы. В машинном обучении задача разделить объекты по определенным классам, например, «зерна» и «плевелы», называется классификация. Классификация лежит в основе современных технологий искусственного интеллекта и играет ключевую роль в машинном обучении. Читать далее
В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом. Читать далее
Нейросети для генерации изображений развиваются очень быстро, при этом количество пользователей генераторов для создания изображений каждый день становится больше. В этой статье я расскажу про 9 топовых нейросетей для создания изображений, которые вам обязательно нужно…